On Codex Prompt Engineering for OCL Generation: An Empirical Study
Notice bibliographique
Résumé
<strong>The dataset has been used in our empirical study on Codex to generate OCL constraints.</strong> All the models are written in the <strong>models.json </strong>file and can be directly used within prompts. The template of our prompts is written in the <strong>prompt_template.txt</strong> file. Each model has its own classes, associations, specifications written in natural language, and their OCL constraints. The dataset contains 15 models alongside their PlantUML representation. The directory structure: <pre><code>models_dataset │ ├── PlantUML │ ├── Airport.puml │ ├── BusinessRelations.puml │ ├── EmploymentAgency.puml │ ├── EURental.puml │ ├── HealthRecord.puml │ ├── InvoicingOrders.puml │ ├── ISP.puml │ ├── LibraryDomain.puml │ ├── Mortgage.puml │ ├── Person.puml │ ├── QUDV.puml │ ├── Royal&Loyal.puml │ ├── Tournament.puml │ ├── Train.puml │ └── Vehicle.puml │ ├── model.json │ └── prompt_template.txt</code></pre>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,012 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».